即便對於一個不是很瞭解量化投資的人來說，動量也不是一個十分陌生的名詞。與外面那些花裡胡哨、模型上下翻飛的量（yao）化（yan）策（jian）略（huo），動量策略就像很多絕世秘籍一樣，貴在兩個字：簡單。
複雜的確可以儘可能地模擬萬象，但也難以避免失控的危險，動量的橫空出世把人們從針尖雕花的繁複簡化出來，霸氣十足地用“追漲殺跌”就概括了自己想要乾的一切，而且，說實話幹得不錯。
在Carhart極其嚴肅地把動量作為Fama-French經典三因子的重要補充之前，人們其實已經關注動量這個迷人又詭異的現象很久了。1993年的時候，Jegadeesh和Titman就正式將這個概念引入，他們在美國股市中發現，股票的收益率呈現出延續原來的運動方向的趨勢，過去一段時間收益率較高的股票在未來獲得的收益率仍會高於過去收益率較低的股票。
舉例來說，A股市場現在有3000多隻股票，如果我們堅信3個月前漲勢最好的股票在未來依然有良好的表現，而跌幅較大的股票在未來依舊弱勢，那麼就可以買入那些漲勢好的，賣空跌幅大的，如果動量效應存在，這個策略自然會賺很多錢。
不過目前A股市場不支持針對股票的賣空，我們只能完成上面這個策略的一部分，但不妨礙我們用倍發科技投資研究系統（Betalpha BAR）來體會一下。
用最簡單的例子，我們對上證50成分股按照3個月動量（剔除1個月反轉效應）大小分為2組（仿照Jegadeesh和Titman的方法，動量大的就是贏家組合，小的就是輸家組合），每組按照傳統的市值加權，每個月第一個交易日進行換倉，我們按照買入每個月高動量的股票組合賣出低動量股票組合的方法，回測2010年以來的動量效應情況。
△上證50贏家和輸家組合9個月動量因子回測對比
數據來源：倍發科技投資研究系統（Betalpha BAR）
從結果來看，上證50成分股在使用上述方法時，可以印證3個月動量效應的存在，買入高動量組合賣出低動量組合的年化收益為0.71%。不過，對於大部分時候的A股來說，無論是滬深300、中證500還是其他股池，也無論我們使用什麼頻率的動量因子，在歷史上鮮有動量效應非常明顯的時段，而且所謂贏家組合，也很少能戰勝指數的收益。
這在實踐中對動量策略在A股的普及造成了不小的影響，而另一方面，我們其實也不太清楚，動量這個東西到底是哪裡來的。實際上動量這個現象與金融學理論架構是矛盾的，因為在金融學邏輯體系中，以歷史均值為預期收益時，價格波動會有向均值迴歸的趨勢，而動量的存在則否認了這一點，它強調強者恆強，我們應該去買現在價格處於高位的股票，但這一點從投資價值的角度來說完全說不過去，並且更有意思的是，動量效應在不同類型的市場中都神出鬼沒，所以也就難怪Fama他老人家對此很不爽了。
另一方面，作為一個追漲殺跌的策略，動量方法不可避免地會選擇那些價格波動大的股票。我們可以看一下下面這個例子。
我們選擇中證800成分股中9個月動量（剔除一個月反轉效應）最高的的1/3股票組成組合，從圖裡可以看到，這個組合在不同的波動率計算區間上，都要顯著高於中證800指數的波動率水平（藍色線為指數波動率水平）。
△策略與中證800指數30日波動率對比
△策略與中證800指數90日波動率對比
△策略與中證800指數250日波動率對比
數據來源：倍發科技投資研究系統（Betalpha BAR）
所以，如果想要更好地捕捉動量，我們必須對股票的交易行為也做出控制，這也是為什麼我們之前所說的單純的動量策略在A股中應用不佳的主要原因，而這一點我們在之前的推送中也有過探討（詳見神機妙測（三十三）:趨勢的生命週期——交易量-動量策略的實踐）。原因非常簡單，既然動量效應是一種追漲殺跌的投資模式，那麼我們最擔憂的事情就是高位接盤，而這類有高位接盤隱憂的股票，往往在前期因為炒作和各類跟風行為，有非常大的交易量或者交易頻率，所以如果我們剔除掉這一類型的股票，就有比較大的概率避免成為一名接盤俠了。
這也是第一指數最近推出的動量800系列指數的做法。
我們在計算指數時，在中證800指數成分股中，按照9個月動量（剔除1個月反轉效應）指標進行排名，選擇排名最高的1/3的股票作為備選。然後，如果這些備選股票在過去30日的換手率在中證800中排名前20%，也會被剔除掉。
經過這樣兩個條件的篩選，我們就可以最大限度能地實現對動量的捕捉，並且避免高位買入的隱憂了，而剩下的股票就構成了第一指數動量800指數的成分股了。這些都可以在BAR中實現。
△市值權重動量指數走勢
數據來源：倍發科技投資研究系統（Betalpha BAR）
圖中是我們依照上述方法，按照傳統市值權重構建的動量800指數的收益，可以看到在這一權重構建下，策略在2014年至今可以獲得12.6%的年化收益率，比起指數本身有2.23%的超額收益。
第一指數基於BAR中的倍發風險模型，同時提供了三種加權方式（等權重、最小跟蹤誤差和最小風險）以2013年12月31日為基日，每個月第一個交易日進行換倉，在模型中，我們要求每隻個股的最高權重不高於5%，也不得低於0.1%。具體的設置，可以在指數頁面的說明文檔中獲取。
數據來源：倍發科技投資研究系統（Betalpha BAR），中證指數有限公司
可以看到，三類產品在大多數年份都可相對中證800指數有更出色的表現，並且與市場中類似的動量Smart Beta產品相比，三類產品也有一定的優勢。
通過因子暴露的情況可以發現，第一指數的三個動量指數相較中證800指數，捕捉到了更高的動量，但同時波動率和換手率都更低（因為我們剔除了高換手的20%的股票）。而以最小風險權重指數為例，組合目前在市淨率和市盈率上的暴露也低於指數水平，這說明我們構建的股票組合從價值上也沒有被顯著高估，這樣從價值這個維度也可以在一段時間內有效推動這一指數優異表現的持續。
而在BAR中，我們也可以繼續借助倍發風險模型，對指數進行調整。比如在前述幾種權重設置方案之外，我們可以沿用前述選股方法，但以樣本股票9個月動量效應的大小為權重，構造出新的指數。
△動量權重指數表現
數據來源：倍發科技投資研究系統（Betalpha BAR）
從結果來看，新指數在長期也同樣相對中證800指數有一定的優勢，2014年以來年化收益為13.22%。
在BAR的輔助下，實際上我們可以通過不同的金融邏輯設計出各式各樣的風險指數，本文所介紹的三個指數只是其中具體的應用。而對於一個指數來說，長期的透明、可複製是其應用性根本保證，我們在第一指數中也給出了指數的歷史和當期數據，方便讀者進行實時的追蹤。在後續的推送裡，我們也會對其他的指數產品，不斷做出跟蹤和檢驗，歡迎大家繼續觀看。
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